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Publicação
Morfologia urbana e emoções : uma análise correlativa e comparativa para os períodos anterior, durante e pós COVID-19
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Resumo(s)
Este estudo analisa a relação entre emoções e variáveis urbanas, a partir de uma abordagem multidisciplinar baseada em Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Para o efeito, foram utilizadas variáveis espaciais como o uso do solo, pontos de interesse, caminhabilidade, índice de vegetação (NDVI), ruído, edifícios em estado de degradação, altura dos edifícios, vulnerabilidade ao calor e temperatura, complementadas por dados emocionais extraídos do Twitter e por 61 inquéritos aplicados a cidadãos. A nível metodológico, recorreu-se a uma análise de correlação de Spearman, à realização de uma análise de regressão linear (OLS), a análises bivariadas e à realização de mapas de calor através de uma Kernel Density Estimation para identificar padrões estatísticos e espaciais entre variáveis urbanas e emoções. Os resultados revelaram a existência de correlações estatisticamente fracas, mas consistentes, sugerindo que fatores como a cobertura vegetal, o conforto térmico e a qualidade do edificado têm impacto na perceção emocional. A análise espacial evidenciou ainda que a expressão emocional se concentra em áreas de centralidade urbana, sociabilidade e lazer. Os inquéritos reforçaram estes resultados, destacando a relevância dos espaços verdes para o sentimento de segurança e o impacto do ruído no bem-estar emocional. Apesar das limitações do estudo, nomeadamente a impossibilidade de integrar métricas de Space Syntax e a reduzida dimensão amostral, os resultados sublinham a importância de considerar a relação entre cidade, ambiente e emoções no planeamento urbano contemporâneo.
This study analyzes the relationship between emotions and urban variables, using a multidisciplinary approach based on Geographic Information Systems (GIS). To this end, spatial variables such as land use, points of interest, walkability, vegetation index (NDVI), noise, buildings in a state of disrepair, building height, vulnerability to heat, and temperature were used, complemented by emotional data extracted from Twitter and by 61 surveys applied to citizens. Methodologically, Spearman's correlation analysis, linear regression analysis (OLS), bivariate analyses, and heat mapping using Kernel Density Estimation were employed to identify statistical and spatial patterns between urban variables and emotions. The results revealed statistically weak but consistent correlations, suggesting that factors such as vegetation cover, thermal comfort, and building quality impact emotional perception. Spatial analysis further showed that emotional expression is concentrated in areas of urban centrality, sociability, and leisure. Surveys reinforced these results, highlighting the relevance of green spaces for feelings of security and the impact of noise on emotional well-being. Despite the study's limitations, namely the inability to integrate Space Syntax metrics and the small sample size, the results underscore the importance of considering the relationship between city, environment, and emotions in contemporary urban planning.
This study analyzes the relationship between emotions and urban variables, using a multidisciplinary approach based on Geographic Information Systems (GIS). To this end, spatial variables such as land use, points of interest, walkability, vegetation index (NDVI), noise, buildings in a state of disrepair, building height, vulnerability to heat, and temperature were used, complemented by emotional data extracted from Twitter and by 61 surveys applied to citizens. Methodologically, Spearman's correlation analysis, linear regression analysis (OLS), bivariate analyses, and heat mapping using Kernel Density Estimation were employed to identify statistical and spatial patterns between urban variables and emotions. The results revealed statistically weak but consistent correlations, suggesting that factors such as vegetation cover, thermal comfort, and building quality impact emotional perception. Spatial analysis further showed that emotional expression is concentrated in areas of urban centrality, sociability, and leisure. Surveys reinforced these results, highlighting the relevance of green spaces for feelings of security and the impact of noise on emotional well-being. Despite the study's limitations, namely the inability to integrate Space Syntax metrics and the small sample size, the results underscore the importance of considering the relationship between city, environment, and emotions in contemporary urban planning.
Descrição
Palavras-chave
Emotions Heatmap Spearman Analysis Spatial Analysis Emoções Mapa de Calor Análise de Spearman Análise Espacial